歷史大浪淘沙經(jīng)過5次信息革命，終于迎來大數(shù)據(jù)時代，給信息領(lǐng)域灌入了強勁的血液，催生了很多新生力量，而各行各業(yè)誰也無法離開數(shù)據(jù)存活。尤其近幾年來，全球范圍內(nèi)掀起了一股“大數(shù)據(jù)”熱，各地政府、大小企業(yè)都在布局大數(shù)據(jù)，搶占先機。這個局到底怎么設(shè)，很少有人能說出清晰的脈絡(luò)。一個新事物的出現(xiàn)，除了帶給人們驚喜之外，還有毫無思緒的迷茫。

據(jù)可靠數(shù)據(jù)顯示，截止到2016年，全國的大數(shù)據(jù)人才只有46萬，未來3-5年人才缺口高達150萬之多。市面招聘網(wǎng)站上都在爭搶大數(shù)據(jù)人才，有3-5年工作經(jīng)驗的數(shù)據(jù)分析師年薪直接高達50萬元，但是能找到的確是寥寥。高校培養(yǎng)大數(shù)據(jù)人才仍是初步階段，短期內(nèi)無法快速輸出人才。

相信身邊有很多應屆畢業(yè)生以及想轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)的，狀態(tài)大多都是：萬臉懵逼。所以為大家精心挑選了大數(shù)據(jù)領(lǐng)域里十本有價值的書，先干掉這幾本書，再和老司機談大數(shù)據(jù)!不過，像《大數(shù)據(jù)時代》、《數(shù)據(jù)之巔》等這些經(jīng)典到“爛大街”的書我就不一一推薦了，很多人都看過，沒看過的也都聽說過。

一、《Presto技術(shù)內(nèi)幕》

Presto是Facebook開發(fā)的數(shù)據(jù)查詢引擎，基于Java語言開發(fā)的，專門為大數(shù)據(jù)實時查詢計算而設(shè)計和開發(fā)的產(chǎn)品，更是大數(shù)據(jù)實時查詢計算產(chǎn)品的佼佼者，比Spark、Impala更加簡單、高效。

《Presto技術(shù)內(nèi)幕》由淺入深地詳細介紹了Presto的安裝過程、內(nèi)部運行原理機制、功能特性、性能優(yōu)化方法，以及在應用過程中常見的問題及解決方案等，可用于多種數(shù)據(jù)源混合進行實時大數(shù)據(jù)分析計算，使一些使用其他大數(shù)據(jù)技術(shù)不能解決的業(yè)務場景有了一個全新有效的解決方案。

在最后的附錄部分不僅對 Presto 使用過程中出現(xiàn)的各種問題給出了明確的解決方案，還對 Presto中的各個配置參數(shù)的含義和作用進行了詳細的說明并給出了推薦配置值

作者： JD-Presto 研發(fā)團隊 ，是京東眾多研發(fā)團隊中的一員，在開源軟件領(lǐng)域獲得多項大獎

適讀人群： Presto技術(shù)狂熱者&攻城獅、對京東技術(shù)內(nèi)幕好奇的小伙伴

亮點：

市面上第一本詳細介紹Presto技術(shù)的書籍，可單點突破。

濃縮了京東在開源領(lǐng)域深耕多年的實戰(zhàn)經(jīng)驗

京東CTO張晨、京東首席技術(shù)顧問翁志等技術(shù)大牛重磅推薦

Presto 使用過程中的各種問題都給出明確的解決方案

對Presto中各個配置參數(shù)的含義和作用進行詳細的說明并給推薦配置值

二、《為數(shù)據(jù)而生》

讀完《為數(shù)據(jù)而生》，你會清楚的看到中國在大數(shù)據(jù)道路上所留下的軌跡，主要包括在智慧城市、科技、醫(yī)療、教育、商業(yè)、金融等領(lǐng)域的實踐。書中分別闡述在大數(shù)據(jù)1.0、大數(shù)據(jù)2.0和大數(shù)據(jù)3.0時代下，相對應的數(shù)據(jù)分析需要做到分析、外化、集成：

分析，這里作者提供了一套基本的大數(shù)據(jù)分析框架：確定問題和指標, 清洗數(shù)據(jù), 特征提取和選擇, 模型訓練, 模型融合。

外化，借助外部數(shù)據(jù)，將兩個看起來毫不相干的事物通過數(shù)據(jù)挖掘建立聯(lián)系。

集成，主要講企業(yè)、政府如何收集數(shù)據(jù)、標準化數(shù)據(jù)，以及最后如何商業(yè)化。

未來中國的大數(shù)據(jù)發(fā)展提供一條清晰且可行性的路徑指南!

簡言之，看了這本書，不管是企業(yè)或者政府，都可以看到大數(shù)據(jù)比較清晰且可實現(xiàn)的一條路徑。

作者：周濤，天才少年，電子科技大學最年輕教授，中國大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的傳奇人物，創(chuàng)辦數(shù)之聯(lián)、數(shù)聯(lián)銘品、國信優(yōu)易、DataCastle等20多家公司，公司總市值高達百億。

適讀人群：大數(shù)據(jù)愛好者、政府人員及苦于轉(zhuǎn)型中的企業(yè)管理者

亮點：

手把手教企業(yè)如何蛻變成一個真正的大數(shù)據(jù)企業(yè)

大數(shù)據(jù)3.0時代究竟要如何應對

為數(shù)不多的把實操、理論都講明白的書

三、《智能時代》

《智能時代》回顧了科學研究發(fā)展的四個范式，用實例證明了數(shù)據(jù)在科學發(fā)現(xiàn)中的位置。這本書作者分七章從不同角度對大數(shù)據(jù)進行介紹，分別以技術(shù)和思維方式的改變?yōu)橹骶€，從工業(yè)革命這個角度嵌入，順理成章的延伸出大數(shù)據(jù)與智能化，但是沒有將過多筆墨放在技術(shù)的深究上，而是選擇從應用層面體現(xiàn)大數(shù)據(jù)的理念。大數(shù)據(jù)應用則會滲透到各行各業(yè)，這正是作者的用心之處。

作者：吳軍，原騰訊副總裁。吳軍博士是當前Google中日韓文搜索算法的主要設(shè)計者。除了《智能時代》，還著有《數(shù)學之美》、《浪潮之巔》和《文明之光》。

適讀人群：研究大數(shù)據(jù)應用的一線實踐者、人工智能愛好者

亮點：

深入淺出，用吃瓜群眾都能看懂的語言講生澀難懂的大數(shù)據(jù)和人工智能

邏輯性強，你能想到問題，作者都備好了答案

雷軍、羅振宇、涂子沛、李善友、鄔賀銓院士聯(lián)袂推薦

四、《R語言預測實戰(zhàn)》

R語言橫跨了金融、生物、醫(yī)學、互聯(lián)網(wǎng)等多個領(lǐng)域，主要用于統(tǒng)計、建模及可視化。由于上手快、效率高，備受技術(shù)人員青睞。預測是大數(shù)據(jù)挖掘的主要作用之一,借助R語言來做大數(shù)據(jù)預測，可以兼具效率與價值于一身。

《R語言預測實戰(zhàn)》主要分為預測基礎(chǔ)、預測算法、預測案例三大部分。從入門級的闡述逐漸過度到深入分析，抽絲剝繭般的講明白了用R語言預測的諸多問題。

作者：游皓麟，知名高級數(shù)據(jù)分析師

適讀人群：R語言數(shù)據(jù)分析師、R語言研究大數(shù)據(jù)預測的入門者

亮點：

市面上為數(shù)不多的系統(tǒng)講解R語言預測專題的書籍

可以get到做R語言預測時的基本步驟和方法思路，還有更多技術(shù)細節(jié)

五、《醫(yī)療革命》

在醫(yī)學大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)技術(shù)帶來了臨床醫(yī)學科研的革命性進步?！夺t(yī)療革命》通過對醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘的基本理論的闡述，將現(xiàn)代統(tǒng)計學與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有機結(jié)合，講述了大量的醫(yī)學數(shù)據(jù)挖掘的案例，提供了大量的醫(yī)學數(shù)據(jù)挖掘的實操方法。本書以數(shù)據(jù)挖掘與模式識別的七大原理在臨床醫(yī)學中的運用案例為切入點，系統(tǒng)而全面地介紹了醫(yī)學數(shù)據(jù)挖掘的基本方法與原理，對數(shù)據(jù)分析的常用算法進行了通俗易懂的講解。

作者：邵學杰，中國醫(yī)學大數(shù)據(jù)概念提出的實踐者與先行者，醫(yī)學數(shù)據(jù)挖掘的先行者

適讀人群：醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘愛好者、臨床研究者、 醫(yī)療大數(shù)據(jù)初學者

亮點：

將統(tǒng)計學與醫(yī)學深度結(jié)合，首次提出醫(yī)學數(shù)據(jù)模式識別的七大原理

實操技術(shù)與案例分析相結(jié)合，起到很好的技術(shù)示范作用

六、《大數(shù)據(jù)處理之道》

市面上流行的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)已經(jīng)有數(shù)十種了，從最初的Hadoop到Spark，再到Storm，到底哪個戰(zhàn)斗力更強?《大數(shù)據(jù)處理之道》分析比較了當下流行的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的優(yōu)劣及適用場景，包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等，詳細分析了各種技術(shù)的應用場景和優(yōu)缺點;同時闡述了大數(shù)據(jù)下的日志分析系統(tǒng)，重點講解了ELK日志處理方案;最后分析了大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展趨勢，重點從各種技術(shù)的起源、設(shè)計思想、架構(gòu)等方面闡述大數(shù)據(jù)處理之道。

在日志分析方案遍地開花的大數(shù)據(jù)時代，這本書能夠幫助你更理性的做出決策。

作者：何金池， IBM高級軟件工程師，熟悉大數(shù)據(jù)領(lǐng)域內(nèi)的各項熱門技術(shù)，具有多年的一線軟件研發(fā)測試經(jīng)驗

適讀人群：軟件開發(fā)、大數(shù)據(jù)測試人員

亮點：

全。幾乎涵蓋所有的大數(shù)據(jù)處理熱門技術(shù)

易懂。語言詼諧，大數(shù)據(jù)處理技術(shù)與應用場景并在，初學者好上手，專業(yè)人士可系統(tǒng)的擴展知識

預測。對未來新的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)發(fā)展趨勢進行了預測

七、《大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與應用》

數(shù)據(jù)本身沒有絲毫意義，通過統(tǒng)計、分類、萃取、特征抽取等一系列技術(shù)手段才能實現(xiàn)其價值。大數(shù)據(jù)技術(shù)是實踐性比較強的技術(shù)，需要重視工具和應用方法的選擇與研究?！洞髷?shù)據(jù)基礎(chǔ)與應用》作為大數(shù)據(jù)技術(shù)入門的參考書，為小白讀者提供了一次系統(tǒng)學習大數(shù)據(jù)理論知識的機會。

作者：陳明，中國計算機學會理事、中國人工智能學會理事。

適讀人群：大數(shù)據(jù)技術(shù)小白

亮點：

基礎(chǔ)≠不重要，大數(shù)據(jù)初級必須要掌握的理論知識都在這里

各章獨立闡述，讀者可根據(jù)自己的需求，有側(cè)重的加強學習

八、《超越大數(shù)據(jù)》

把社交數(shù)據(jù)、移動數(shù)據(jù)、位置數(shù)據(jù)與主數(shù)據(jù)結(jié)合起來, 可以實現(xiàn)與現(xiàn)有客戶建立更加密切的關(guān)系、采用合適的產(chǎn)品, 改進尋找的定位新客戶的方法、更加深入地了解客戶的想法以及對產(chǎn)品的看法等，而《超越大數(shù)據(jù)》將教你如何通過社交主數(shù)據(jù)管理深入了解客戶。

作者：馬丁·奧博歐佛，企業(yè)信息架構(gòu)領(lǐng)域，面向全球大客戶的執(zhí)行架構(gòu)師

適讀人群：企業(yè)決策者、大數(shù)據(jù)架構(gòu)師

亮點：顛覆了傳統(tǒng)的業(yè)務數(shù)據(jù)處理

九、《爆發(fā)》

《爆發(fā)：大數(shù)據(jù)時代預見未來的新思維》揭開了人類行為背后隱藏的模式“爆發(fā)”，大膽的提出人類有93%的行為都是可預測的，是一本超越《黑天鵝》驚世之作。爆發(fā)模式的揭示，其影響力將與20世紀初期的物理學或者基因革命的影響力不相上下。你可以把它當成一本歷史小說來看，也可以當成科技讀物，社會是一個巨大的數(shù)據(jù)庫，這里所有的數(shù)據(jù)、科學以及技術(shù)都聯(lián)合起來共同對抗那個很大的謎題——我們的未來。

作者：巴拉巴西，全球復雜網(wǎng)絡(luò)研究，無尺度網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)立者。世界著名科技雜志《popularscience》雜志稱，“他可以控制世界”。

適讀人群：大數(shù)據(jù)愛好者、樂于探索歷史與未來的人

亮點：

神秘色彩十足

觀點極具顛覆性

十、《大數(shù)據(jù)技術(shù)概論》

《大數(shù)據(jù)技術(shù)概論》全書共分成11章分別介紹了大數(shù)據(jù)概論、大數(shù)據(jù)采集及預處理、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)可視化、Hadoop概論、HDFS和Common概論、MapReduce概論、NoSQL技術(shù)介紹、Spark概論、云計算與大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)解決方案相關(guān)案例等內(nèi)容。每一章中均附有相關(guān)術(shù)語的注釋，方便讀者查閱和自學。

作者：婁巖，海歸三年，中國醫(yī)科大學教授，IT專家，作家。

適讀人群：大數(shù)據(jù)小白、培訓機構(gòu)、企劃管理人員

亮點：適合自學

其實，上面的書整體都是偏入門的，希望大家認真讀完，但這對于大數(shù)據(jù)來說僅僅是杯水車薪。大數(shù)據(jù)需要的是復合型的人才，只有不斷學習新技術(shù)，不斷拓展自己，方能跟上技術(shù)的腳步，不被時代變革所淘汰!別放棄，想要詳細的了解學習大數(shù)據(jù)的朋友們可以到科多大數(shù)據(jù)的官網(wǎng)來了解一下喲~